关于Transformer架构的一点思考

Transformer架构主要用于处理自然语言处理、视频补丁处理等任务，其计算是基于输入的状态空间和一部分感觉空间。然而，趋势空间和知觉空间通常需要其他的模型或技术来处理。

趋势空间指的是一系列时间上连续的数据点之间的关系和趋势。例如，对于时间序列预测任务，需要考虑时间维度上的趋势和模式。Transformer架构本身并不直接对趋势空间进行建模，但可以与其他模型（如循环神经网络）结合使用，来捕捉时间相关的趋势。

知觉空间则指的是计算机的感知能力，例如对图像、声音等感知环境的能力。Transformer架构不是专门用于处理图像或声音等感知任务的模型，因为它没有内置的对这些数据类型的处理机制。针对知觉空间的任务，通常可以使用其他类型的神经网络（如卷积神经网络）或其他技术来处理。

总之，Transformer架构在处理状态空间和部分感觉空间的任务方面表现出色，但对于趋势空间和知觉空间的处理需要结合其他模型或技术来完成。